基于数据挖掘的故障抢修处理时长预测方法

    公开(公告)号:CN109871975A

    公开(公告)日:2019-06-11

    申请号:CN201811429905.5

    申请日:2018-11-28

    Abstract: 本发明涉及大数据领域,尤其涉及基于数据挖掘的故障抢修处理时长预测方法,包括以下步骤:获取故障抢修作业数据;利用聚类方法对故障抢修作业数据进行聚类;剔除不合理数据;对剔除不合理数据的故障抢修作业数据进行特征工程,并制成样本数据;将样本数据加载至Xgboost预测模型,对多元回归预测模型进行训练与测试处理;通过多元回归预测模型,根据故障类型、故障原因、故障地理位置特征、设备类型、发生故障时天气获得故障抢修处理时长预测结果。本发明以故障抢修作业数据中的故障类型、故障原因、故障地理位置特征、设备类型、发生故障时天气为依据,通过Xgboost预测模型以及多元回归预测模型对故障抢修处理时长进行预测。

    基于数据挖掘的故障抢修处理时长预测方法

    公开(公告)号:CN109871975B

    公开(公告)日:2021-04-09

    申请号:CN201811429905.5

    申请日:2018-11-28

    Abstract: 本发明涉及大数据领域,尤其涉及基于数据挖掘的故障抢修处理时长预测方法,包括以下步骤:获取故障抢修作业数据;利用聚类方法对故障抢修作业数据进行聚类;剔除不合理数据;对剔除不合理数据的故障抢修作业数据进行特征工程,并制成样本数据;将样本数据加载至Xgboost预测模型,对多元回归预测模型进行训练与测试处理;通过多元回归预测模型,根据故障类型、故障原因、故障地理位置特征、设备类型、发生故障时天气获得故障抢修处理时长预测结果。本发明以故障抢修作业数据中的故障类型、故障原因、故障地理位置特征、设备类型、发生故障时天气为依据,通过Xgboost预测模型以及多元回归预测模型对故障抢修处理时长进行预测。

    一种基于虚拟现实的配电柜训练的方法和系统

    公开(公告)号:CN112233482A

    公开(公告)日:2021-01-15

    申请号:CN202010966405.6

    申请日:2020-09-15

    Abstract: 本发明提供一种基于虚拟现实的配电柜训练的方法和系统,所述方法包括:基于所述配电柜构建构建虚拟现实场景;构建训练事件,所述训练事件包括以下事件之一或它们的组合:配电柜巡检事件、故障检测事件、故障处理事件和柜电柜安装事件;构建突发事件;引导受训者完成突发事件;引导受训者完成所述训练事件;根据所述突发事件和训练事件的完成情况,生成完成报告。通过训练事件、突发事件和相应的引导,使受训者完成训练任务的同时,提高受训者的技能水平和突发事件的处理能力;配电柜是用电力传输的末级设备,具有分布广,数量多的特点,通过虚拟现实技术对受训者进行训练,提高受训者的安全意识,防患未来。

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